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作品名称：基于大数据的设备智能云防及健康监管平台
学校名称：沈阳工学院
参赛队伍：IT启航
队伍编号：201747
参赛学生：赵亚彬于汶灵李佳晨
指导老师：高永香
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

当今社会正逐步进入智能化时代，人工智能技术、自动识别技术以及机器人行业的发展更加迅速，智能监管的应用被列为一项重要的发展计划。人工、直升机和机器人已经成为当今社会三种主要的监管作业方式。

输送装置（皮带、刮板机）等机器设备是洗煤厂、电厂等能源企业生产过程中重要的设备，不仅是企业效益的重要来源，还是安全生产的重点监控对象。目前此类工厂的设备巡检基本上依靠人工巡检。以输煤皮带为例，由于输送装置较长、现场环境复杂，分布地域不均，呈现出“点多面广”、”环境复杂”的情况。人工巡检劳动强度大，需要驻点定时检查，很难做到管理和规范，确保点检的到位，易出现漏检、误检，成本大且效率低；并且人工记录使巡检数据容易出差错或者不准确，文字描述不够直观，记录真实性得不到保证，而且相关资料无法及时保存或者手工书写不规范，数据真实性不可控，难以存档留待以后需要时查看，因而利用价值低；巡检员在巡视的同时还要专心记录，若分散注意力，不利于发现微小隐患；数据难整理，数据存在碎片化，需要专门人员分类归档，难以做到完全分类正确不出差错，进而无法分析各项巡检数据也是人工巡检的弊端。

一旦输送装置等机器设备运行时发生故障而未被及时察觉，往往会产生较大的经济损失，甚至造成人员伤亡，如果因此造成停工停产，损失将进一步扩大。

因此在信息化、自动化生产技术高度发达的时代，采用智能巡检代替人工进行繁重、条件恶劣的巡检工作已是主流之势。相较于人工巡检，智能巡检可以大大改善这些不足与漏洞。而智能识别结合深度学习后，稳定可靠；可实现高频巡检，效率大大提升；机器可代替人工完成复杂环境巡检工作，杜绝人身安全风险；利用大数据收集和分析，提供全周期管理和预防性养护服务。相比之下，智能巡检可实现：视觉识别、设备测温、声音识别、跑冒滴漏识别、故障诊断预测分析、巡检任务管理、巡检结果管理等功能，更具竞争力与稳定性。